深度残差收缩网络：一种新的深度注意力机制算法
本文解读了一种新的深度注意力算法，即深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）。从功能上讲，深度残差收缩网络是一种面向强噪声或者高度冗余数据的特征学习方法。本文首先回顾了相关基础知识，然后介绍了深度残差收缩网络的动机和具体实现，希望对大家有所帮助。 1. ...
原文：注意力机制新玩法：深度残差收缩网络
深度残差网络ResNet获得了 年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖，目前在谷歌学术的引用量已高达 次。 深度残差收缩网络是深度残差网络的一种的改进版本，其实是深度残差网络 注意力机制和软阈值函数的集成。 在一定程度上，深度残差收缩网络的工作原理，可以理解为：通过注意力机制注意到不重要的特征，通过软阈值函 ...
2020-03-18 11:36 0 739 推荐指数：
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注意力机制+软阈值化=深度残差收缩网络（深度学习）
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注意力机制下的软阈值化：深度残差收缩网络
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深度残差收缩网络：（二）整体思路
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深度残差收缩网络：（一）背景知识
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